Tudengitele

Kui lõpetasin oma doktorantuuri, siis ütles Max Plancki Aju-uuringute Instituudi direktor Wolf Singer mulle: “Jaan, nüüd pead otsima oma visiooni.” Olen seda otsinud umbes neli aastat. Nüüd ta koidab, viimaks ometi (võimalik, et see on miraaž …). Seega otsin noori inimesi, keda huvitab inimmõistuse parem mõistmine läbi ajuteaduse. Kui Sind huvitavad inimese psüühikat juhtivad põhimõtted, aga oled valmis ka tegema tüütuid väikeseid eksperimente, siis võta ühendust. Haakuvad teemad on väikelapse mõistus; tehisintellekt; kummalised otsused, mida inimesed teevad; kallutusprotsessid inimese tajus ja mõtlemises. Kuidas inimesed (lapsed, tehisintellekti algoritmid) lahendavad uusi ülesandeid? Kuidas nad saavad aru sellest, mis on juhtunud? Kuidas nad selgitavad seda teistele? Miks naljad on naljakad, miks meile meeldivad lood teistest inimestest ja miks on raske nutiseadmeid käest panna? Kuidas lapsed, suured ja tehisintellekti algoritmid õpivad uusi asju? Kuna uurida on palju, siis eelistan inimesi, kes on jõudnud niikaugele, et tahaksid astuda doktorantuuri. Aga ka magistritööd otsivad tudengid võivad kindlasti kirjutada. See üleskutse saab siia üles täna, 27.01.2019, aga ta kehtib ka veel aasta ja kahe pärast.

Suvi! Lõputööde hooaeg on läbi

Väljas küll pigem sügisene ilm, aga tööl algas just suvi, sest kevadine lõputööde maraton sai läbi!

Iga aasta ma luban oma abikaasale, et võtan 2-3 juhendatavat, kuid selle lubaduse pidamine on raske – näiteks arvutiteaduse instituudis võtsid minuga sügisel ühendust mitu ilmselgelt väga nupukat tudengit, kellele oli raske EI öelda. Niisiis oli mul sel aastal 8 juhendatavat.

Ilmselgelt pole mul piisavalt aega ja terveid käsi, et neid kõiki töid üksipulgi läbi võtta, aga mõned kokkuvõtted:

3 tööd oli seotud mäluga – tegu on teemaga, kuhu viimastel aastatel olen end rohkem sisse lugenud ja sisse söönud. Ehk saame ka esimese mäluteemalise artikli Taavi magistritööst.

5 tööd oli seotud virtuaalse reaalsusega – see on valdkond, kuhu tasub investeerida. Meil on juba eelmisest aastast Madise töö muutusepimeduse kohta 3D ruumis, sel aastal juba laadisime üles töö “Inimkaheksajala” kohta, 3 tööd on nüüd artikliks kirjutamise ja ärasaatmise järjekorras.

Vaid 2 tööd oli seotud ajuandmete analüüsiga – doktorantuuri lõpust saadik on ajuandmete analüüs mind üha vähem huvitanud.

Ja mis ehk kõige olulisem – ükski neist kaheksast tööst ei olnud vahetult seotud teadvuseuuringutega.

See kõik paneb mind pisut mõtlema, kes ma siis teadlasena olen – mind tuntakse ja teatakse rahvusvaheliselt ainult teadvuse teadusliku uurimise tõttu, kuid viimastel aastatel pole see teema enam nii väga paelunud ja sütitanud. Kas on mõtet teha kannapööre? Vanale koerale enam uusi trikke ei õpeta? Rohi on alati mujal rohelisem?

Igal juhul tundub, et varsti tuleb ka see blogi pikemale (igavesele?) puhkusele saata. Või vähemalt rebrändida.

 

Endel Tulvingu arhiiv: mälu-uurija mälu

Kirjutasin ERMi blogisse väikese loo tutvustamaks Endel Tulvingu arhiivi. ERMi blogis piltidega, aga tekst ka siia:

Endel Tulving on Eesti teadusele nagu Arvo Pärt Eesti muusikale. Nagu on muusikahuvilisi, kes teavad Eestist vaid seda, et Arvo Pärt on eestlane, on ka teadlaseid, kes on Eestist kuulnud vaid Endel Tulvingu nime. Endel Tulving põgenes II Maailmasõja lõpus Eestist ja on oma teadlasekarjääri veetnud peamiselt Torontos. Kuid sellest hoolimata on ta olnud läbi aastakümnete toeks Eesti teadlastele ja teadusele. Tema hiljutine kingitus Eestile on ERMis 2017. aasta sügisel avatav Endel Tulvingu arhiiv.

Elu jooksul kogutud teadmised ja kogemused – mälu – on aluseks sellele, kes me oleme. Endel Tulvingu panused mäluprotsesside mõistmisesse on nii põhjapanevad, et näiteks ingliskeelses Psühholoogia Wikipedias seisab tema kohta järgnev tutvustus: “paljud nõustuksid, et ta on läbi aegade kõige kreatiivsem ja nupukam teoreetik mäluteaduses”. Ma pole üldse kindel, kas Endel Tulvingu enda jaoks see oleks kompliment. Tema suured ideed põhinevad siiski mitte ainult mõtlemisel, vaid eelkõige ka nupukatel eksperimentidel.

Endel Tulvingu suurte avastuste hulgas on kõige tuntum ehk eristus semantilise ja episoodilise mälu vahel.  Semantiline mälu on meie üldised teadmised maailmast – Prantsusmaa pealinn on …; kotleti sisse käivad … või ehk nüüd uus teadmine, et Endel Tulving on maailmakuulus mäluteadlane. Episoodiline mälu aga sisaldab episoode, näiteks mälestust äpardusterohkest Prantsusmaa-reisist, esimest korda, mil ise kotlette tegite või mälestust sellest, kus täpselt te lugesite võrdlust Endel Tulvingu ja Arvo Pärdi vahel. See eristus semantilise ja episoodilise mälu vahel näib ilmselge, aga nagu teaduses (ja maailmas üldisemalt) ikka, tuleb esiteks millegi peale tulla ja seda veenvalt näidata, enne kui see ilmselgeks saab.

Kuid lisaks sellele jaotusele on Endel Tulving teinud palju muudki originaalset. Näiteks on mäluprotsesside üldisel mõistmisel fundamentaalselt oluline ka kodeerimise spetsiifilisus. Selle hirmsa sõnapaari taga peidab end iseenesest väga lihtne idee: mälujälje meenutamisel ei loe mitte ainult see, mis on talletatud, vaid eelkõige see, kuidas see miski talletatud sai. Toome esiteks ühe klassikalise näite katsest, mille sarnastega Endel Tulving oma kolleege kodeerimise spetsiifilisuses veenda üritas. Oletame, et lugeja peab meelde jätma järgnevad sõnad:

mahl, limonaad, piim, tee, vein, konjak ja kali.

Oletame veel, et kui tal kahe minuti pärast palutakse sõnad meelde tuletada, unustab ta sõna “tee”. Eksperimendi läbiviijal on lihtne see puudujäänud sõna meelde tuletada vihjega “seda on rohelist ja musta”. See kerge vihje tooks kohe meelde “tee”. Kuid kui lugejale vihjeks öeldaks “seda on kruusa või liivaga”, oleks ta ilmselt isegi rohkem segaduses kui enne. Need kaks vihjet – “rohelist ja musta” ja “kruusa ja liivaga” – on sõnaga “tee” seotud enam-vähem samal viisil, kuid määrav on see, et esitatud nimekirjas – teiste jookide kontekstis – kodeeris lugeja sõna “tee” tõenäoliselt ilmselt joogina, mitte kruusatee või asfaltteena. Seega ehkki sõna on ju sama – “tee” – loeb meeldetuletamisel see, kuidas see sõna kodeeritud sai: kas joogina või mõnes muus tähenduses. Kodeerimise spetsiifilisus ütlebki lihtsustatult, et meeldetuletamise edukuse määrab see, kuivõrd sarnased on meeldetuletamise ja mällu salvestamise ajal kontekst ja keskkond (üldisemalt: kuivõrd sarnanased on nende kahe tingimuse vahel aju aktiivsusmustrid). (Tegelikult on asjaolud pisut keerukamad … nagu teaduses ikka.)

Kindlasti võib mõni lugeja kehitada õlgu ja arvata, et tegu on tühise fenomeniga, mis ilmneb mitmetähenduslike sõnade korral. Kuid tänaseks on selge, et pea iga inimese jaoks oleks viga eirata kodeerimise spetsiifilisuse printsiipi, sest ükskõik kui keeruliselt see fraas ka ei kõla, annab ta meile mäluteaduse kõige praktilisema soovituse ükskõik mille meenutamiseks: kui tahate mingit sündmust või fakti mäletada, minge vaimselt tagasi sinna olukorda, kus te olite selle sündmuse toimumise või fakti õppimise ajal. Kui teil on tarvis meelde tuletada oma vennapoja nime ja te olite selle nime kõlamise ajal just tulnud väsitavalt jooksuringilt, siis tuleb teil see nimi paremini meelde pärast väsitavat jooksuringi. Kui õpite eksamiks, siis tasub näiteks närida mingit spetsiifilise maitsega (kurkumi?) närimiskummi ja sama maitsega näts endale ka eksami ajal suhu panna (erinevate eksamite jaoks kasutage erinevaid närimiskumme). Endel Tulving avastas, et mälusisude meeldejätmine ja meenutamine sõltub alati sellest, millised muud mõtted ja ajuseisundid parajasti aktiivsed on.

Endel Tulvingu ideed on olnud revolutsioonilised inimese mälu ja aju paremaks mõistmiseks. Tõin esile vaid kaks teoreetilist läbimurret, kuid Endel Tulvingu nime taha võiks neid kirjutada trobikond. Süstemaatilisemat ja põhjalikumat ülevaadet Endel Tulvingu tööst ja selle töö mõjust võimaldab 2002. aastal eesti keeles ilmunud raamat Mälu (tõlkinud ja toimetanud Marika Rauk ja Jüri Allik).

Kahjuks pole teaduses nii, et kolleegid iga vahva idee peale püsti hüppavad, aplodeerivad ja õnnitlema jooksevad. Ei, pigem kas ignoreeritakse neid mõtteid või heal juhul vaieldakse aastaid, enne kui need ideed omaks võetakse. (Nagu Endel Tulving selgitanud on: Lõpuks ütlevad kõik muidugi “me teadsime seda juba ammu”).

Selliseid vaidluseid Endel Tulvingu ideede üle leiab arhiivist mitmeid. Tõepoolest, suur osa praeguse arhiivi 1019 säilikust on just kirjavahetused Endel Tulvingu ja teiste teadlaste vahel. Palju kirjavahetusi on Endel Tulvingu endiste kasvandike ja heade sõpradega, aga ega needki pole täis kiitust ja õlalepatsutamist. Teaduses peetakse tihti tuliseid vaidluseid just heade kolleegidega, kelle puhul pole kartust, et nad asja liiga südamesse võtaksid. Ja enda tudengid on tihti need, kes tahavad endise juhendaja ideedele veel vürtsi lisada ja juhendaja varjust üle ja välja hüpata, tema mõtetega otseselt vaieldes ja võideldes.

Ja vaidlusteks põhjust on. Ehkki Endel Tulving on andnud uusi vaatevinkleid mitmetele teadusprobleemidele inimese mälu kohta, on mäluteaduses mitmed fundamentaalsed küsimused veel lahendamata. Miks mõned faktid / sündmused jäävad paremini meelde? Kuidas eelnev kogemus aitab meil uut teadmist salvestada? Mis see mälusisu ülse on? Kuidas mälusisud meie ajusse talletatud on? Või tulles tagasi semantilise ja episoodilise mälu vahel tehtava eristuse juurde: on selge, et kuidagi luuakse episoodilistest mälusisudest aja jooksul semantiline teadmine. Aga kuidas täpselt? Kui pikka aega see võtab?

 
Olen kindel, et Endel Tulvingu arhiiv sisaldab mitmeid kirjavahetusi, kus nendel teemadel juba vaieldud ja arutletud on. Seega pole kahtluski, et Endel Tulvingu arhiiv pakub lõputult juhtlõngasid Eesti praegustele ja järgmiste põlvede mäluteadlastele. Kuid see arhiiv on palju rohkemat kui vaid teadlaste Meka – see säilikute kogu aitab meil osa saada ühe erakordse inimese, erakordse eestlase dekaadidepikkusest uurimistööst inimeseks olemise aluste kohta.

 

Tippteaduse otsinguil

Kui ma 2011. aasta lõpus Eestisse tulin, arvasin, et saame siin kiiresti asja hästi käima ja suudame teha tippteadust. Ja osati on läinud päris hästi – Renate suutis nelja aastaga läbida doktorantuuri, Kristjaniga koos suutsime Eestisse meelitada Rauli, Arvutusliku Ajuteaduse grupi esimene artikkel on väljas …

Kuid siiski, ma tunnistan, et nende nelja aastaga ei ole me suutnud teha tippteadust. Mis loom see tippteadus on, miks teda teha ja mis meil jääb puudu?

Tippteadust võiks lihtsasti defineerida ajakirja järgi: mida paremas ajakirjas avaldad, seda lähemal tipule oled. Nature on tippteadus. Aga see definitsioon on ka halb: glamuuriajakirjadesse jõuab ka sodi; Eestist on isegi suurepäraste tulemustega raske nendesse ajakirjadesse saada, sest Eesti on teadusmaailma jaoks Pagari küla.

Seega mis elukat me taga ajame? Minu jaoks on tippteadus selline teadustöö, mis paneb paljud kolleegid mõtlema, arutlema ja edasisi katseid tegema. Vähemalt kaks korda oleme selle definitsiooni järgi tippteaduse saba ka nuusutanud: 1) looga sellest, et kõik pole teadvus, mida kontrastiivanalüüs avastab, oleme teadvuseteaduses saanud kurikuulsaks ja muuhulgas on meie tööd ka 100 korda teistes töödes kasutatud; 2) oma kriitikaga selle kohta, kuidas teatud rütmidevahelisi seoseid analüüsitakse ja tõlgendatakse, oleme sütitanud uut kriitilist uurimistööd antud valdkonnas.

Mõlema saavutusega pole ma täielikult rahul, sest nad pole uued katsed ja uued tulemused – tegu on vanade tulemuste uudse sünteesiga, mis on kasulik ja kutsub mõtlema, aga ehk mitte päris tippteadus.

Ega päris selge see polegi, mis see tippteadus on, aga ehk saite aimu. Annan ka oma sõbra ja eeskuju Leopoldi definitsiooni: “Tippteadus on originaalne, sügavuti minev, ja enamikest konkurentidest kvaliteetsem teadus, millega sildistamine sõltub hetke maitsetest, vooludest, ning rahastusest.”

Miks ajada taga tippteadust? Parafraseerides Ülo Niinemetsa – 1) igasugune innovatsioon vajab tippteadust, mitte paigaltammumist, 2) kui me tahame noori motiveerida teadusesse tulema, siis peame tegema tippteadust. Andekaid noori ei huvita mingi niisama nikerdamine, nad on kõiketeadjad ja oskavad (mingil määral) hinnata, kas see teadus, mida me teeme, on põnev, uus ja konkurentsivõimeline või pelgalt hüpped konnatiigis.

Teine põhjus on isiklik: olen alati tahtnud teha kõike väga hästi. Koolis väljendus see selles, et tahtsin alati olla parim. Nüüd ma tean, et ma pole parim. Olen näinud endast targemaid, kiiremaid mõtlejaid, nupukamaid ja vaimukamaid. Palju. Seega nüüd tahan ma endast lihtsalt anda parima. Esinedes. Kirjutades. Isa olles. Teadustööd tehes. Niisama teaduri positsioonil kukalt sügada on minu jaoks vale. Teadus on mugav töö (eriti võrreldes kaheaastase kantseldamisega). On mugav olla doktorant või teadur – eriti mingeid kohustusi pole, kui projekt venib, siis keegi kuskil ehk korra noomib, aga midagi suurt sellest ei juhtu. Ma mõistan seda mugavust ja ma tajun, kuidas ta mind vahel lämmatada üritab, kuid õnneks on (vähemalt seni) mu sees mingi kuradike, kes piitsutab mind tegema rohkem ja paremini, mõtlema tippteadusest.

Aga mis meil siis tippteadusest puudu jääb? Teadus on ikka kollektiivne ja eks kõigil tasub enda sisse vaadata, aga siin saan rääkida ainult enda probleemidest:

a) mul on liiga vähe aega – doktorantuuris töötasin 80 tundi nädalas, nüüd kahe lapse kõrvalt 44. Ma ei ole väga terav kriit ja seega on mul alati tarvis olnud neid lisatunde, et teistega tempot hoida.

b) mul on liiga palju projekte – olen vahetult seotud umbes 15 teadusprojektiga, juhendan neist pooli. Seda on liiga palju, mu vähene aeg valgub laiali erinevatesse suundadesse, liiga vähe fookust. Kust see tippteadus tuleb, kui käsil on musttuhat miniteadust?

c) ma ei viitsi teha andmeanalüüsi. Mu elus olid ajad, kus mulle meeldis ise koodi tikkida ja andmeid jooksutada. Mitte enam. Vähemalt ma teadvustan seda, et tänapäeval eristab (kognitiivses ja arvutustlikus neuroteaduses) keskpärast teadust tippteadusest tihtipeale just andmeanalüüsi taibukas kasutamine – parematel töödel pole mitte paremad andmed või kavalamad katsed, vaid tihtipeale on neil lihtsalt peenemad ja põhjalikumad analüüsid. Kui 2007. aastal Talise laboris aeg-sagedus analüüsi tegime või kui 2010. aastal rütmide-vahelisi seoseid või kausaalsust uurisime, siis olime veel hetke analüüsimeetodite tipule lähedal, kuid praegu on Eestis kognitiivses neuroteaduses selge puudujääk meetodite oskustest. Oma kursuses Psühholoogia instituudis tegin vähemalt algse tutvustuse kolme põhilisse meetodisse – masinõpe, RSA ja sügavad närvivõrgud. Kuid me peame suutma neid meetodeid rakendada ja edasi arendada, et olla konkurentsivõimelised.

d) eelmise punktiga on seotud see, et ma olen liiga kannatamatu – tippteadus vajab kannatlikkust. Vahel peabki projekt võtma 3-4 aastat, et tast saaks tippteadus. Ei pea pärast esimesi analüüse artiklit kirjutama, peab mõtlema, vajadusel lisakatseid tegema, kuid eelkõige edasi analüüsima. Jällegi, näen, et tippteadust tehes kulub palju aega ja energiat andmeanalüüsile, vajadusel uute meetodite õppimisele ja rakendamisele, kuid see kõik vajab kannatlikkust kõigi grupi liikmete poolt.

e) ma loen liiga vähe – ma küll lappan nädalas läbi umbes 300 pealkirja ja loen läbi 40 abstracti, kuid artikli sirvimiseni jõuan vaid 7-8 korda nädalas ja lugemiseni 1-2 korda. Doktorantuuris lugesin ikka 10-15 artiklit nädalas. Kuidas saavad selgeks uued andmeanalüüsi nipid, kui artikleid ei loe? Kuidas saada aru, mida teised tippteadlased on suutnud, kui artikleid ei loe? Kuidas ülse mõista, mis see tippteadus on, kui artikleid ei loe? (Enda kaitseks võin öelda, et kui süvenen mõnda uude teemasse, siis ikka loen rohkem, vahel 7-8 artiklit päevas)

f) ma mõtlen liiga vähe. Ega uued ideed ei tule arvuti taga abstracte sirvides. Mul ei tule nad tihti ka ise kirjutades. Harva tulevad head katseideed niisama keset olemist.

g) ma ei suuda iseennast piisavalt piitsutada ja keegi teine ka ei piitsuta – siin Eestis on kõik nii sõbralikud, keegi ei nõua tippteadust, isegi abikaasa ei nõua. 3 artiklit aastas keskmisest kõrgemates ajakirjades loetakse päris edukaks. Kuidas teha tippteadust, kui Eestis teadlaselt seda üldiselt ei oodatagi ega ei eeldatagi?

Õnneks on mõnele probleemile lahendusi ka:

a) halb algus lahenduste otsimisele, sest ajapuudusele lahendust pole. Õnneks olen viimase 2 aastaga hakanud aega palju efektiivsemalt kasutama. Rohkem aega tuleb siis, kui lapsed ülikoolis.

b) Lihtne – kui kevadel 6 tudengit lõpetab, siis ära rohkem juurde võta. Seda ütlen ma endale muidugi juba kolmandat aastat järjest. Pagana vahva on nupukate noortega koos töötada. Aga veel vahvam oleks koos tippteadust teha.

c) Õnneks projektides, kus ma ise juhendan, võib ju ka andmeanalüüsi mitte ise teha, vaid juhendada! Aga probleem on suurem: uurimisgrupid üritavad omaette mingeid analüüsijuppe teha (ja tubli on), aga võiks kohe praegu ühendada kognitiivset ajuteadust tegevad psühholoogid, kelle jaoks keerulisem andmeanalüüs on raske, ja arvutiteaduse jumbud, kelle jaoks on raske ise välja mõelda katseid, kuid kelle jaoks andmeanalüüs on nagu hambapesu. Päris niisama ei lahmi, ühe korra oleme edukalt ka psühholoogide andmed ja arvutiteadlaste andmeanalüüsi kombineerinud. Aga nii meie kui ka teised peaksid seda tihemini tegema.

d) vast kannatlikkus tuleb vanusega? Aga äkki ei tule ka. Lapsed ka aitavad kannatliku meele arengule kaasa …

e) Loen rohkem siis, kui lapsed ülikoolis? Loen rohkem, kui oma projektide arvu vähendan? Palkan endale kellegi, kes minu eest loeb ja siis mulle selle sisu ajju söödab?

f) Õnneks ma olen õppinud, et ma mõtlen kõige edukamalt öösel teki all – pole arvutit, pole muud stimulatsiooni, pea on selge. Naljakas komme küll, abikaasa ka vangutab pead, et mis ma sinna voodisse lähen, kui ise kurdan, et tarvis tööd teha … Aga viimasel ajal pea iga mõistlik idee tuleb just voodis. Kui ma üldse kunagi tippteadust teen, siis just seetõttu, et ma öösiti voodis salaplaani pean!

g) aga prooviks teha ühe tüki tippteadust kahe aasta jooksul, mitte kolm keskmist kausitäit aastas? Lubaks endale, et kui kolme aasta jooksul pole ühtegi tükki tippteadust, siis vabastan koha kellelegi teisele ja teen ise midagi muud? (Juudas, ma ei oska ju mitte midagi muud teha!)

Aitab halast, alaku uus aasta ja toogu teie õuele palju tippteadust!

PS: äkki võiks tippteaduse üle põdemise asemel lihtsalt elu nautida?

Renate lendas pesast välja

Üks peamisi põhjuseid, miks ma Eestisse tagasi tulin, oli see, et ma tahtsin aidata kohalikke tudengeid nende esimestes katsetustes aju- ja teadvuseteaduses. On tore näha, kuidas noorest inimesest saab noorteadlane ja siis teadlane. Lõpuks on paljud need noored minust targemad. Aga nagu prof. Maimets mulle oma poja pulmas ütles: “On kõige tähtsam, et nii lihastel kui ka akadeemilistel lastel läheks paremini kui endal”.

Renate Rutikuga kohtusin esimest korda kunagi 2007. või 2008. aastal Berliinis – oli väike naljakas ja lõbus rastapatsidega tütarlaps. Poleks tollal osanud arvata, et me koos nii palju teeme. Kuid õnneks on nii olnud. Aastast 2010 oleme koos teadustööd teinud, esiteks Frankfurdis ja aasta 2011 sügisest Talis Bachmanni laboris. On olnud vinge sõit!

See reis on nüüd läbi. Renate sai teenitult ja mulle mitte väga üllatuslikul kombel just oma doktoritöö eest kõrgeima hinde. Tema doktoritööst on tore lugu Novaatoris. Kaitsmisel oli oponendiks Marcello Massimini, kelle töö on mind palju inspireerinud ja kellega meil selgi korral oli mitu vahvat vestlust. Ühe neist vestlustest panin Novaatori jaoks paberile ka.

On harjumatu, et Renate on juba suur – vahel ikka tahaks talle veel mõne soovituse anda, kuid üritan end tagasi hoida. Ma teadsin juba ammu, et Renatest saab hea teadlane, kuid see täiskasvanuks saamine läks tal minu jaoks ikka liigagi kiiresti! On tore, et mul on veel lapsi, muidu hakkaks täitsa kurb kohe. Renatele soovin eelkõige õnne, sest töökas ja usin ja nupukas ta juba on.

Uinuva kaunitari võtted meie laboris

Oleme Talis Bachmanni laboris päris mitmeid põnevaid unekatseid läbi viinud. Näiteks Juliusega näitasime, et TMSiga õigesse kohta torgates on võimalik unenägude sisukust vähendada. Mihkliga aga õnnestus demonstreerida, et ka visuaalsest ajukoorest võib välja lennutada sügava une aeglaseid laineid, kui vaid TMSi parameetrid hästi valitud on.

Mihkel võttis oma viimase katse videosse ka. Palun vaadake, kui mõnus meie kõigi luksustega hotellitoas magada on! Aeg läheb videos linnutiivul, päriselus aga nähtavast umbes 60 korda aeglasemalt 🙂

Lõputööd virtuaalsest reaalsusest

Teadustöö ei saa kunagi valmis. Kuid kevad on tore aeg, kuna saavad valmis lõputööd. Kui ma lõputöid ei juhendaks, siis ma vist teaduses vastu ei peaks, sest enda teadustöös on nii raske leida midagi, mis tooks nii vahetut positiivset tagasisidet kui edukalt kaitstud tööd.

Selle aastanumbri sees kaitses ka Marit, kelle tööst juba rääkisime, seega keskendume kevadisele saagile:

Kas virtuaalne reaalsus tundub teile lahe? Meile tundub ta (eriti) lahe siis, kui me teadlastena saame ise määrata, mis seal toimub ja nõnda midagi meie aju kohta teada saada.

On neid, kes arvavad, et virtuaalne reaalsus ei anna eksperimentaalpsühholoogile midagi juurde, aga ma isiklikult olen kindel, et kui me tahame teada, kuidas aju töötab, siis peame kasutama päriselule sarnast keskkonda. Nii või naa lõputööde kvaliteet sõltub ka lõputöö kirjutaja enda huvide haakumisest uurimisteemaga, seega sai kogu see virtuaalse reaalsuse uurimine alguse mitte meie teaduslikest põhimõtetest, vaid sellest, et Madis Vasser ja teised tõid Eestisse Oculus Rifti. Kui panna Oculus silmade ette nagu prillid, on võimalik kogeda 3D virtuaalset reaalsust. Äge värk.

Ka paar Arvutiteaduste instituudi noorhärrat pidasid Oculust toredaks ja otsisid meie juures võimalust kuidagi oma lõputöö selle masinavärgiga siduda. Mõeldud, tehtud: arvutiteaduse tudengid Kälver ja Markus asusid koostöös psühholoogiatudengite Madise ja Taaviga looma virtuaalreaalsuse tööriistakasti – programmi, mille abil iga psühholoog või ajuteadlane saaks kergelt läbi viia oma enda eksperimente virtuaalreaalsuses.

Minu jaoks oli see projekt väga tore, sest meil õnnestus ühendada eksperimentaalpsühholoogia arvutiteadusega ja sealjuures midagi kasulikku luua. Juba on valminud kolm lõputööd: Kälver ja Markus said oma arvutiteaduse poole eest Ad, Madis sai eksperimentaalpsühholoogia eest magistri kaitsmisel B. (Ma olin ausalt öeldes selle B üle üllatunud, sest kõik töö etapid katse ideest katse läbiviimise ja kokkukirjutamiseni sai tehtud Madise enda poolt väga esmaklassiliselt, A vääriliselt. Aga olgu, eks ole omad põhjused, miks juhendaja ise hindeid ei pane.)

Madise katse tutvustust näeb alljärgnevast videost:

Praegu on tööriistakast endiselt töös ja arendamisel.

Juhendamisel ja kaitsmisel oli veel kaks väga põnevat lõputööd. Kuid Taavi Gildeni ja Taivo Pungase tehtud töödest saan loodetavasti pikemalt pajatada kunagi suve teises pooles. Nautige suve!

Ühe artikli lugu: Juhan, Raul ja rütmidevaheline seotus

Kui on õnne, võib teaduses teha olulisi avastusi üsna kiirelt. Kui on püsivust ja meelekindlust, jõuab uute teadmisteni aastatepikkuse töö ja vaevaga. Teaduses on aga muidugi palju projekte, mis jäävad kuskile sinna vahepeale. Sellegi poolest võivad nende lood olla huvitavad ja õpetlikud. Näiteks meie kolm aastat õnnetult mööda erinevaid ajakirju ulpinud artikkel võeti lõpuks vastu ühte tippajakirja ainult seetõttu, et olime ta eelretsenseerimata vormis vabalt kättesaadavalt netti riputanud.

Selle loo algust olen ma juba pajatanud. 2010. aasta sügisel tuli Max Plancki Instituuti praktikale mu vend Juhan. Ja kui ma talle ühel õhtul õhinaga selgitasin, et ma tahaksin oma andmete peal uurida, kuidas madalama sagedusega aju rütmid kõrgemate sagedustega ajurütme mõjutavad (inglise keeles cross-frequency coupling, CFC), ütles ta mulle kategooriliselt (nagu ikka) – see on jura! Kuidas sai see jura olla? Tegu oli tol hetkel ühe põnevaima ja popima uurimisteemaga: filtreeriti ajuaktiivsusest välja erineva sagedusega komponendid; vaadati, kuidas madalama sageduskomponendi faas ja kõrgema amplituud omavahel seotud on, tehti statistikat ja voila. Jutt oli ilus – rütmide vaheline seos koordineerib aju tööd! Kuid nende paari kuuga, mis Juhan instituudis oli, veenis ta mind ja Rauli, et kogu see CFC analüüs, mida maailma tipplaborites tehakse, on tõepoolest väga värisevatel jalgadel, võiks isegi öelda karkudel.

Me panime esimese mustandi manuskriptist kokku juba 2010. aasta lõpus. Me saime kohe aru, et kui meil on vähegi õigus, on tegu olulise sõnumiga: CFC analüüs ei luba järeldada, et madalamatel sagedustel toimuvad protsessid mõjutavad või moduleerivad kõrgemal sagedusel toimuvat. See tundub ehk kõrvaltvaatajale mitte väga oluline, aga tähtis on taaskord märkida, et kognitiivses ajuteaduses oli CFC sel hetkel (ja on siiani) väga kuum teema. Kõik tahtsid seda teha, ka mina olin tahtnud. Tihti ma mõtlesin, et ehk oleme meie need rumalad, kes lihtsalt CFC elegantsusest aru ei saa. Seega me ei tahtnud lasta põlvelt; eesmärgiks oli kokku panna korralik manuskript. Kuna Juhan oli selleks ajaks tegelemas bakteritega ja seejärel matemaatikaga, mina olin seotud oma doktoritööga ja Raulil oli ka muid projekte, liikus kogu see karussell edasi väga aeglaselt.

Selle projekti juures ongi minu jaoks kõige hämmastavam, et me üldse temaga lõpuni jõudsime – CFC polnud meist kellegi esimene huvi, meist kellelgi polnud seda manuskripti otseselt vaja, meist keegi ei tundnud kohustust hoida seda manuskripti oma toimetuste nimekirja kõige kõrgemal kohal, meist keegi ei saanud kellelegi teisele öelda “Sina tee!”. Koos oli üks ebatüüpiline punt autoreid, kellest keegi polnud kellegi boss ja juhendaja. Sellest hoolimata saime esimese korraliku versiooni valmis aasta 2011 lõpuks. Ja saatsime Nature Neuroscience’i veergudele. Julge hundi rind on rasvane ja haavleid täis.

Teadustöös tulevad haavlid muidugi anonüümsetelt kaasteadlastelt, kes tööd loevad ja kommenteerivad. Arvestades seda, et me olime ajuteaduse tippajakirjas ja et meie töö põhisisu oli, et kõik eksivad CFC analüüse tehes ja nende tulemusi interpreteerides, läks meil isegi üsna hästi – üks retsensent oli rahul, teine vaidles filosoofilistel teemadel ja kolmas midagi virises. Tegime revisiooni ka. Aga nagu ikka sellistel juhtudel, ei olnud rahulolev retsensent enam kättesaadav, teine vaidles endiselt filosoofilistel teemadel ja kolmas oskas ikka viriseda. Reject! Ehk siis Nature Neuroscience lükkas meie artikli tagasi, aga meie manuskripti mõju võib seal näha tänaseni: Nature Neuroscience’i veergudel pole sellest hetkest saati ilmunud ühtegi CFC tööd.

Aga mis sai meie artiklist edasi? Pisut muret ja muigamist, seejärel saatsime veel nii siia-sinna kõlavate nimedega ajakirjadesse. Tuttav tuur, tuttavad vastused. CFC näis olevat liiga popp, liiga trendikas, liiga kuum, et meil lubataks seda põhja lasta. Ja ma saan aru ka – mitmed ajuteaduse tipplaborid uurivad CFCd ja nüüd tuleb mingi punt, kes väidab, et nemad teavad, mis on viga. Väheusutav!

Raul pakkus mitu korda, et võiks oma töö saata ajakirjale Current Opinion in Neurobiology, aga ma ajakirjatundjana selgitasin, et sinna ajakirja ei saa artikleid saata – sinna kutsutakse! Üks kaasautoritest ütles, et me peaksime artikli tasuta üles laadima Arxivi – artiklikeskkonda, kuhu matemaatikud ja füüsikud iga artikli pärast valmissaamist ja enne ajakirjale saatmist laevad. Esmapilgul oli Raul artikli viimase autorina pisut pessimistlik: avaldatud, respekteeritud ja viidatud saavad ajuteaduses ikkagi eelretsenseeritavates teadusajakirjades avaldatavad artiklid. Tal oli ka õigus – ajuteaduses on Arxiv veel väga vähe kasutatav. Seega saatsime oma loo ajakirja Neuroimage.

Seal algas jälle sama jama – taaskord üks retsensent kirtsutas kulmu. On tõesti raske avaldada kriitilist tööd, millega üritatakse näidata, et kirjanduses domineeriv seisukoht on vale ja eksitav. Me küll saime võimaluse teha revisioon, aga sel hetkel oli meile kõigile sellest trallist küllalt ja me otsustasime artikli Arxivi üles laadida – vahet pole sellest eelretsenseerimisest, oleme seda juba piisavalt saanud, las inimesed loevad, mõtlevad ja teevad oma järeldused. Retsenseerimine toimub pärast avaldamist läbi kolleegide ja kaasteadlaste mõtete ja kommentaaride.

Arxivis kommenteerida ei saa, aga panime oma artikli üles ka BioRxivi, kus tõepoolest üsna kiiresti laekus meie tööle ka kriitiline kommentaar. Tore, nüüd sai sellest artiklist ja tema sisust rääkida kõigi silme all, me saime oma vaateid selgitada kõigi ees, nii et kõik huvilised said kaasa mõelda ja oma seisukohti kujundada.

Aga veelgi toredam oli see, et mingil hetkel potsatas Rauli kirjakasti kiri ühelt ajuteaduse tipult – ta organiseerib parajasti ühte Current Opinion in Neurobiology erinumbrit ja tahaks meie manuskripti kaasata sellesse erinumbrisse. See oli suurepärane uudis – viimaks ometi keegi tahtis meie tööd, keegi oli sellest huvitatud, kellegi jaoks oli ta tähtis, meid kutsuti saatma oma artiklit sinna erinumbrisse!

Aga kust see erinumbri toimetaja üldse teadis meie manuskriptist? Selgus, et ta oli seda lugenud Arxivist! See lugu tähendab minu jaoks, et edaspidi paneme me kõik manuskriptid, mille sisus ja tähenduses me vähegi kindlad oleme, Arxivi ja Biorxivi üles. Kui teadus on tehtud, siis olgu ta teistele kättesaadav. Heal juhul tuleb sellest endalegi kasu. Ma siiski arvan, et artikli võib kiiresti ajakirjale saata ja kui esimesed arvustused tulevad ka kähku, võib neid enne Arxivi või Biorxivi laadimist arvesse võtta. Nii on ka meie antud artikli Arxivi ja Biorxivi versioonid vormitud Nature Neuroscience’ist saadud kommentaaride valguses.

Tänaseks on meie artikkel vastu võetud ajuteaduse ühes tähtsaimas ülevaateajakirjas Current Opinion in Neurobiology. Selle artikli taga on autorite vahel saadetud mitu tuhat e-kirja ja tahe viia lõpuni see, mis kunagi poolkogemata alustatud sai. Mul on hea meel, et see pisut nutuseks kiskuv lugu tänu Arxivile võiduka lõpuni jõudis. Lisaks sellele on muidugi väga tore avaldada artikleid, mille esimesed autorid on Aru, J ja Aru, J. Järgmise korrani!

Ühe artikli lugu: Andres ja rändavad pilved seepia nahal

Teadlase töö on vaeva- ja aeganõudev. Näiteks Allanil kulus neli pluss üks aastat, et leida need neli neuronit, mis kontrollivad äädikakärbse ajus söömistungi. Aga vahel läheb teaduses kõik üllatavalt kiiresti ja hästi. Seda juhtub muidugi siis, kui on õnne!

Andres Laan oli hiljuti esimeseks autoriks Current Biology artiklis, mis kirjeldas uut mudelsüsteemi mööda peajalgsete nahka liikuvate pigmendimuutuslainete (“rändavate pilvede”, inglise keeles “passing clouds”) uurimiseks. Ilmselt jäi see lause lugeja jaoks pigem segaseks, seega palun vaadakem neid loomakesi ja nende naha pinnal tekkivaid huvitavaid fenomene, mida Andres oma teadustöös uuris:

Selle töö peale kulus Andresel kokku kaks kuud puhast tööaega, millele lisandus vähem kui ühe kuu pikkune protsess Current Biology retsensentidega. Need ajaepohhid on teadustöö tegija jaoks müstilised. Müstiliselt lühikesed. Võib ju panna selle kiiruse võrdlusesse: Andresel kulus töö läbiviimiseks 24 korda vähem aega kui Allanil ja selle avaldamine läks ka umbes 18 korda kiiremini kui Allanil. Kas see kõik tundub liigagi lihtne, ehk isegi ärateenimatult lihtne?

Ükski teadlane nii ei arvaks, sest kõigil on meeles teaduses tuntud ütlemine: õnn soosib neid, kes on selleks valmis. Harva kõnnib õnn teaduses niisama luuletaja õuele, enamasti on õnn teaduses tiheda töö ja pideva mõtlemisega välja teenitud auhind. Andres kirjeldab, et ühel päeval laboris, kui ta parajasti ühe uue seepia-liigiga katsetas, märkas ta, kuidas “rändavate pilvede” omadused ootamatult ja süstemaatiliselt muutusid. Ta sai koheselt aru, et need uued omadused võimaldavad peajalgsete nahal liikuvate pigmendimuutuslainete tekkeprotsessi paremini mõista. Kõlab lihtsalt, aga siin tulebki esile lõigu alguses mainitud ütluse sisu: teadlane, kes poleks vastava probleemi üle eelnevalt põhjalikult juurelnud, oleks seda fenomeni ehk niisama jälginud, ehk muianud, ehk kirjutanud luuletuse. Aga Andres sai aru, mida see väike värelus tavalises fenomenis tähendab ja mida ta teha võimaldab. See tähelepanek viis Current Biology artiklini.

Selline kogenenud teadlasele omane tähelepanelikkus on muljetavaldav ka seetõttu, et Andres on alles doktorant Frankfurdis Max Plancki Aju-uuringute Instituudis. Kõlab tuttavalt? Ma ise olin doktorant sama instituudi eelkäijas. Andres on terava pilgu ja kiire mõtlemisega, nakatava naeru ja tiheda töögraafikuga. Sugugi mitte põhjuseta ei andnud ma talle oma Frankfurdi kolleegide juures hüüdnime Eestlane 2.0 – uuem, parem, kiirem.

Andres kirjutab, et ta teadis sellest peajalgsete kehal ilmnevast pigmendimuutuslainete fenomenist juba varem, aga et ta oli kohe alguses otsustanud, et ta “kindlasti selle probleemi peale oma aega ei raiska”. Põhjuseks see, et on mitmeid erinevaid mehhanisme, mis selliseid pigmendimuutuslaineid tekitada saaksid, ja neid on raske eristada seepia aju kallale minemata. Niisiis ta töötas tegelikult hoopis ühe teise projekti kallal, kui ta ühel päeval laboris eksperimenteerides ülalkirjeldatud vaatluse tegi.

Andresel oli veel tiba õnne, kui saabus uus laadung metsaseepiaid, sest nende kehal ilmnes “rändavaid pilvekesi” ja nende hajuvust veelgi rohkem. Nende isendite põhjal saigi tehtud see teadustöö, mis Current Biologys ilmus.

Töö väärtus seisnes selles, et nutika vaatluse ja andmete kirjeldamise abil oli Andresel ja ta kaasautoritel võimalik välistada teatud hüpoteese selle kohta, kuidas need pigmendimuutuslained seepia nahal tekivad. Ja erinevate hüpoteeside välistamine on oluline samm mingi fenomeni teadusliku mõistmise teel. Seega Andrese töö aitab paremini aru saada pigmendimuutuslainete aluseks olevatest mehhanismidest.

Andres ise kirjutab, et ta nüüd hakkab mõistma seda pisut kahtlase väärtusega ütlust, mis ühes teleseriaalis kõlas vastusena küsimusele, mis teeb heaks detektiiviks: “Parem omada õnne, kui olla oma töös hea.” Teaduses mängib õnn suurt rolli, aga ta on alati kuhjaga ära teenitud. Nii ka Andrese puhul. Jätkugu seda ärateenitud õnne ka järgmisteks kordadeks!

Ühe artikli lugu: Allan ja äädikakärbeste isu

Hea teadustöö nõuab kahte koostisosa: tahet ja tööd. Tahe saada teada vastust mõnele ennast huvitavale küsimusele on teadlase käivitajaks. See aitab hommikul voodist püsti saada ja ka rasketel päevadel oma projekti edasi viia. Tahe viib aga tulemuseni vaid siis, kui tehakse ka kõvasti tööd, vahel aastaid ühe ja sama eesmärgi nimel. Selle konkreetse töö tulemused avaldatakse mõnes teadusajakirjas, mille peale mõned teised teadlased saadavad ehk kiitva e-kirja või siis ütlevad konverentsil “tubli töö”. Kas selle nimel tasub aastaid pingutada? Ei, teadlane suudab aastaid keskenduda ühele küsimusele vaid seetõttu, et teda siiralt huvitab see vastus. Ta ise tahab teada. Tasub lisada, et tihtipeale see aastatepikkune töö ei viigi vastuseni. Mõni projekt jääb tulemuseta, mõni doktorant ei lõpeta kunagi. Seega teadustöö ei ole memmekatele: see töö nõuab aastatepikkust tahet ja tööd.

Ma mäletan, kui pärast 2010. aasta Neuroteaduse aastakohtumist San Diegos põrutasime mööda USA läänerannikut San Franciscosse. Me läksime nädalavahetuseks külla Allanile, kes oli tegemas oma doktoritööd Berkeleys. Aga vahvast korterist oli puudu võõrustaja ise – ta oli tööl, tegemas katseid. Allan istus nädalavahetusel laboris suure hulga äädikakärbestega, et välja selgitada söömiskäitumist kontrollivaid ajumehhanisme. Kui uurin Allani töötundide kohta, viitab ta legendaarsele Mu-ming Poo poolt oma laborile adresseeritud kirjale, mis Allani sõnade kohaselt “kümme aastat tagasi tekitas laineid, aga tänapäevases konkurentsis tundub leebe“. Aga, mis peamine, tol nädalavahetusel tööl olles polnud Allan mitte morn ja tusane (et tuleb järjekordne nädalavahetus laboris veeta), vaid ta silmad särasid nii mikroskoopi sisse vaadates kui ka kuulajatele oma eksperimentide hetkeseisu kirjeldades. Me teame, sest käisime tal laboris külas. Ta töötas nädalavahetusel, sest ta tahtis oma teadustööga edasi jõuda, kiiremini vastust saada.

Allani töö ilmus juuli alguses ajuteaduse tippajakirjas Neuron. Arko Olesk on Postimehe veergudel need põhitulemused kokku võtnud pealkirja all “eestlane võttis söömispiduri maha“. Ingliskeelne ja pisut detailirohkem kirjeldus on leitav Berkeley Helen Willsi ajuteaduse instituudi kodulehelt. Töö sisu on samaaegselt lihtne ja hämmastav: äädikakärbse ajus pidurdavad söömistungi neli (!) närvirakku, mille töö pärssimisel sööb putukas end valimatult ogaraks.

Aga kas teate, kui keerukas on nende nelja neuroni leidmine? Nende nelja neuroni leidmiseks kulus Allanil neli aastat. Ja ta töötas ka nädalavahetustel. Allan ise kirjeldab neid aastaid järgnevalt: “Kõige rohkem aega (~2 aastat) võttis üks aspekt (transgeense kärbse leidmine, mille abil söömiskäitumist reguleerivaid neuroneid välja õngitseda), mis oli kogu ülejäänud eksperimentide eelduseks. Peale kahte aastat frustreerivaid eksperimente oli mul lihtsalt õnne, et asjaolude kokkusattumise teel õnnestus mul ligipääs saada transgeensete kärbeste kogule, kust ma vajaliku reagendi leidsin. Ülejäänud töö võttis samuti umbes 2 aastat, aga siis läks töö juba kiirelt. Kuna katsed olid mitmekesised ning tulemused olid huvitavad, siis oli see osa tööst väga põnev.” Aga mis oleks saanud, kui Allanil poleks “lihtsalt õnne” olnud?

Need neli aastat esialgu ehk ei tundugi nii rasked, sest teadlase töö on ju tore. Enamasti. Probleem on selles, et alati võib see tore töö, kogu ilus projekt millegi taha takerduda. Ja kui see juhtub näiteks hetkel, mil endale juba tundub, et paistmas on doktorantuuri lõpusirge, võib see olla väga frustreeriv. Allan kirjeldab oma raskemaid hetki: “Minu kõige keerulisem aeg oli ehk neljanda aasta alguses, kus oli reaalne võimalus, et ma pean kogu oma senise töö korstnasse kirjutama, kuna üks katse, mis oli kogu ülejäänud töö eelduseks, ei olnud olemasolevate vahenditega teostatav. Mul läks õnneks ja ma sain ligipääsu vajalikule transgeensele loomale, mille mu kolleeg ja tuttav oli juhuslikult oma projekti käigus teinud. Samas ei ole ka liiga harvad juhud, kus näen inimesi aasta enne lõpetamist kogu tööga nullist alustamast, sest põhiprojektid ei töötanud välja.”

Seega ega see teadlase elu pole meelakkumine. On lihtne kaotada pead, heita meelt ja jääda teadusmaailma hammasrataste vahele. Vastu peavad need, kellel on selge eesmärk, tahe selle eesmärgi nimel lõputult töötada, võimekus teha tööd hoolimata asjaoludest, parajalt vintskust ja paigas olevad tugisüsteemid – toetav pere, head sõbrad, tore töökeskond. Allani enda sõnade läbi: “Rasketest olukordadest läbi tulla aitasid mind kolm asjaolu: esiteks ma töötasin kogu doktorantuuri vältel projektiga, millest olin väga huvitatud, ning isegi väga rasketel hetkedel motiveeris tahe vastust teada saada pikki töötunde investeerima. Teiseks kindlasti elukaaslane ning heade sõprade ja mõttekaaslaste ring, kelle sarnased tegemised ning probleemid inspireerisid ning kes rasketel hetkedel nõuga abiks olid. Kolmandaks California ja Berkeley olid elukeskkonnana ilmselt parim, mida ma soovida oleks osanud. Isegi kõige raskematel hetkedel veetes päeva ookeani ääres, kohalikes redwoodides matkates või öö Castros ning lakkamatu hea ilm võimaldas emotsionaalselt ennast kiiresti laadida.”

Ja kas arvate, et selle neetult pika töö, laboris veedetud nädalavahetuste ja eduka frustratsiooniga võitlemise abil saadud tulemused võetakse avasüli vastu mõnda mainekasse teadusajakirja? “Oled teinud neli aastat fantastilist tööd, mille me tahame koheselt avaldada”? Ei, algab retsenseerimise kadalipp ehk siis “retsenseerimise hull maailm”, nagu Jüri Allik selle kohta ütleb. Ka Allani töö saadeti esimesest ajakirjast tagasi, aga sugugi mitte kohe, vaid alles pärast seda, kui Allan oli retsensentide nõudmiste kohaselt teinud aasta otsa lisaeksperimente. Neli pluss üks.

Ja mis on selle kõige tulemus? Üks avaldatud artikkel. See kõlab ilmselt nadilt tavalugejale ja ehk ka mõnele teadurile või doktorandile. Näiteks Eestis on normiks, et doktorantuuri vältel avaldatakse 3-5 teadustööd. Ja ilma matemaatikat tegemata võib järeldada, et nende 3-5 teadustöö keskmine sisu ei ole nii põhjalik ja põhjapanev kui selle ühe oma. Lihtsustatult öeldes: kvantiteet vs. kvaliteet. Ehk peaks Eesti teaduse kvaliteedi tõstmiseks selle nõude ja vastava süsteemi ümber mõtlema? Näiteks ajuteaduses toodetakse aastas vabalt üle kümne tuhande artikli. Muidugi ei jälgi keegi kogu ajuteadust, aga paljud loevad aastas tuhandeid lühikokkuvõtteid. Artikleid nende lühikokkuvõtete taga aga loetakse vähe, sest lihtsalt pole aega. Või nagu Allan kirjutab: “Publitseeritav teaduskirjanduse maht on eksponentsiaalselt kasvanud ning tihti pole eksperimentaalteaduses siiralt aega, et kogu oma valdkonna kirjandusel silma peal hoida ning tähelepanu saavad eelkõige ainult kirjandusmäe “veepealne tipp”.” Niisiis need 3-5 keskmise tasemega teadustööd ei jõua halval juhul mitte kunagi mitte kellegi lauale ja tegelikult on ühel väga heal artiklil rohkem mõju kui neil kolmel kuni viiel kokku. Niisiis äkki peaks doktorandid tegema mitte 3-5 keskmist, vaid ühe väga hea projekti? Üks väga hea artikkel tagaks neile ka konkurentsivõime teadusturul, kus edasise kaalutluse alla jäävad vaid need noorteadlassed, kellel on vähemalt üks kõrgetasemeline esimese autori artikkel. Iseasi küsimus on, kas Eestis on infrastruktuuri, juhendajaid ja ideid selliste väga heade projektide läbiviimiseks, aga vähemalt mõnel erialal peaks see võimalus mõeldav ja tehtav olema.

Samas ei tasu seda ühe superprojekti doktorantuuri ka liigselt ülistada – teaduses ei tea kunagi ette, mis tulemusi ja takistusi töö toob, seega see vahva projekt võib lõppeda ka läbikukkumisega, artiklita, suure nulliga. Midagi taolist ei sooviks ma ühelegi doktorandile.

Seda enam olen ma õnnelik, et Allani võitlus nii edukalt kulmineerus. Tegu on hea ja loodetavasti eduka artikliga, mis vähemalt mulle toob positiivses mõttes kananaha ihule: see on esmaklassiline eksperimentaalne ajuteadus, mille taga seisavad üüratu tahe ja tohutu töö.